手写数字识别Mnist数据集和读取代码分享
数据集下载
链接:
https://pan.baidu.com/s/1qpzrSFhmyrdGmbSScN_ZXg?pwd=d1ws
提取码:d1ws
数据集读取
from pathlib import Path
import requests
DATA_PATH = Path("data")
PATH = DATA_PATH / "mnist"
PATH.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
URL = "http://deeplearning.net/data/mnist/"
FILENAME = "mnist.pkl.gz"
if not (PATH / FILENAME).exists():content = requests.get(URL + FILENAME).content(PATH / FILENAME).open("wb").write(content)
import pickle
import gzip
with gzip.open((PATH / FILENAME).as_posix(), "rb") as f:((x_train, y_train), (x_valid, y_valid), _) = pickle.load(f, encoding="latin-1")
print(f'训练集-Xshape:{x_train.shape},Yshape:{y_train.shape}\n测试集-Xshape:{x_valid.shape},Yshape:{y_valid.shape}\n\n训练集样本数量:{y_train.shape[0]}\n测试集样本数量:{y_valid.shape[0]}\n\n图形大小:{int(np.sqrt(x_valid.shape[1])),int(np.sqrt(x_valid.shape[1]))}')
训练集-Xshape:(50000, 784),Yshape:(50000,)
测试集-Xshape:(10000, 784),Yshape:(10000,)
训练集样本数量:50000
测试集样本数量:10000
图形大小:(28, 28)
数据类型
print(f’数据集的数据类型:{type(x_train)}')
数据集的数据类型:<class ‘numpy.ndarray’>
训练集-图像展示-彩图-RGB
import matplotlib.pyplot as plt
fig1 = plt.figure(figsize=(4, 4))
for i in range(16):
ax = fig1.add_subplot(4,4,i+1)
ax.imshow(x_train[i].reshape(28,28))
plt.xticks([])
plt.yticks([])
plt.tight_layout()
测试集-图像展示-彩图-灰度图
fig2 = plt.figure(figsize=(4, 4))
for i in range(16):
ax = fig2.add_subplot(4,4,i+1)
ax.imshow(x_valid[i].reshape(28,28),cmap=‘gray’)
plt.xticks([])
plt.yticks([])
plt.tight_layout()
手写数字识别Mnist数据集和读取代码分享相关推荐
- Pytorch实战1:LeNet手写数字识别 (MNIST数据集)
版权说明:此文章为本人原创内容,转载请注明出处,谢谢合作! Pytorch实战1:LeNet手写数字识别 (MNIST数据集) 实验环境: Pytorch 0.4.0 torchvision 0.2. ...
- GAN变种ACGAN利用手写数字识别mnist生成手写数字
1.摘要 本文主要讲解:GAN变种ACGAN利用手写数字识别mnist数据集进行训练,最终生成手写数字图片 主要思路: Initialize generator and discriminator I ...
- 基于卷积神经网络的手写数字识别(附数据集+完整代码+操作说明)
基于卷积神经网络的手写数字识别(附数据集+完整代码+操作说明) 配置环境 1.前言 2.问题描述 3.解决方案 4.实现步骤 4.1数据集选择 4.2构建网络 4.3训练网络 4.4测试网络 4.5图 ...
- Keras搭建CNN(手写数字识别Mnist)
MNIST数据集是手写数字识别通用的数据集,其中的数据是以二进制的形式保存的,每个数字是由28*28的矩阵表示的. 我们使用卷积神经网络对这些手写数字进行识别,步骤大致为: 导入库和模块 我们导入Se ...
- Python 手写数字识别 MNIST数据集下载失败
目录 一.MNIST数据集下载失败 1 失败的解决办法(经验教训): 2 亲测有效的解决方法: 一.MNIST数据集下载失败 场景复现:想要pytorch+MINIST数据集来实现手写数字识别,首先就 ...
- 卷积神经网络 手写数字识别(包含Pytorch实现代码)
Hello!欢迎来到六个核桃Lu! 运用卷积神经网络 实现手写数字识别 1 算法分析及设计 卷积神经网络: 图1-2 如图1-2,卷积神经网络由若干个方块盒子构成,盒子从左到右仿佛越来越小,但却越来越 ...
- 【项目实践】:KNN实现手写数字识别(附Python详细代码及注释)
↑ 点击上方[计算机视觉联盟]关注我们 本节使用KNN算法实现手写数字识别.KNN算法基本原理前边文章已经详细叙述,盟友们可以参考哦! 数据集介绍 有两个文件: (1)trainingDigits文件 ...
- 使用Pytorch实现手写数字识别(Mnist数据集)
目标 知道如何使用Pytorch完成神经网络的构建 知道Pytorch中激活函数的使用方法 知道Pytorch中torchvision.transforms中常见图形处理函数的使用 知道如何训练模型和 ...
- keras库的安装及使用,以全连接层和手写数字识别MNIST为例
1.什么是keras 什么是keras? keras以TensorFlow和Theano作为后端封装,是一个专门用于深度学习的python模块. 包含了全连接层,卷积层,池化层,循环层,嵌入层等等等, ...
最新文章
- BigData:绘制2018年福布斯中国富豪榜人名坐标地图(解决多个人名显示在同一个家乡地点)
- 批量kill掉linux中符合某些字段的进程
- 30分钟无坑部署K8S单Master集群
- string concat_Java String concat()方法与示例
- deebot扫地机器人怎么清洁_扫地机器人清洁力拼杀,科沃斯机器人DEEBOT N3与小米1S对比评测...
- 单引号、双引号和不加引号区别
- 高等代数第3版下 [丘维声 著] 2015年版_义务教育数学课程标准(2011年版)(部分内容)...
- drool 7.x 语法和属性
- 逻辑函数卡诺图法化简(一)
- icem二维非结构网格划分_Ansys Icem CFD网格划分实例详解PDF及附件
- java设计模式--01类图UML图箭头含义
- 年龄估计:Ordinal Regression
- kaldi-关键词识别kws
- 比Word更优雅的记笔记/写文档/交报告方式
- 【9月16日】中文信息MMT模型
- layer 关闭一个弹窗打不开新的的弹窗_电脑小技巧关闭FF弹窗
- 在misc中涉及的二维码
- UPS不间断电源调试注意事项
- java扫描接口_一种扫描接口并生成可调用API接口文档的方法与流程
- Ubuntu 18.04 ———(Intel RealSense D435i)安装相机的驱动librealsense + realsense-ros